Публикации по теме 'visualization'


Введение в mermaid.js — Простая, но мощная библиотека диаграмм и диаграмм.
Mermaid.js — это библиотека JavaScript с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать разнообразные диаграммы и диаграммы с помощью простого текстового синтаксиса. В этом подробном руководстве мы рассмотрим ключевые функции mermaid.js и предоставим примеры для создания блок-схем, диаграмм последовательности, диаграмм Ганта и многого другого. Обзор Mermaid была создана в 2015 году Кнутом Свейдквистом для упрощения процесса создания диаграмм и диаграмм для целей документации...
Визуализация данных с помощью графиков
"Воображение важнее знаний. Поскольку знание определяет все, что мы в настоящее время знаем и понимаем, воображение указывает на все, что мы еще можем открыть и создать». - "Альберт Эйнштейн" Воображение и визуализация дают представление о данных гораздо больше, чем числовые значения и текстовые выводы. Команде аналитиков данных обычно легче выступать перед аудиторией, у которой мало знаний о данных и процессах, за которыми следует команда. Визуализация в науке о данных осуществляется..
Введение в обработку данных с использованием описательной статистики и статистических диаграмм в Python
Полное практическое руководство по тестированию предположений о данных (MCAR, MAR, MNAR, центральная тенденция, асимметрия и выбросы) в Python. Визуализация данных и статистика Большая часть нашей работы с данными включает 70 % описательной аналитики, 10 % аналитической аналитики, а оставшиеся 20 % — прогнозную и предписывающую аналитику. Описательная аналитика может дать ответ на то, что происходит на рынке. Например, если мы работаем в розничном магазине, мы хотели бы определить..
Обнаружение страхового мошенничества с помощью Graph Analytics
Исследуйте базу данных графов и извлекайте функции графов, чтобы дополнить модель машинного обучения. Мошенничество в страховании является огромной проблемой, и страховая индустрия уже очень давно борется с мошенничеством. Давайте посмотрим на следующие главные новости и статистику: По данным Коалиции против страхового мошенничества (CAIF), мошенничество со страховкой обходится потребителям США не менее чем в 80 миллиардов долларов в год. По оценкам CAIF, только мошенничество со..
P для власти. P для панд. И P для pyplot
Мы все знаем, что для ученого данных Pandas — это сила. Если нет, вы должны пойти и проверить мой предыдущий пост о силе панд . Сегодня мы проверим, как мы можем преобразовать эту мощь в визуализацию с помощью pyplot. Когда мы изучаем данные, иногда бывает очень удобно представить результаты в визуальном виде. Кто-то правильно сказал — «Картинка стоит тысячи слов». Визуализация позволяет чрезвычайно легко показать тенденции в данных. Если вы попытаетесь представить аналогичные данные..
Как я создал Advanced SDN PoC Designer с помощью mxGraph и VueJS
Моя третья последующая статья в опасном мире сетевых визуализаций, еще одна полоса неустанных исследований с собственным привкусом острых ощущений. Если вы никогда не слышали о mxGraph  , значит, он устарел, погребен под тысячелетним жаргоном. Порожденный из JGraph (Java), mxGraph основан на JavaScript, большая часть его кодовой базы на основе JGraph . С точки зрения происхождения он примерно начался в конце 2005 года и стал EOL после 2020 года, как гласит..
Интерактивная визуализация геопространственного ИИ в Jupyter Notebook
Знакомство с вашими данными является ключом к созданию и развертыванию надежной системы искусственного интеллекта / машинного обучения в производственной среде. Поэтому крайне важно заранее выполнить хороший исследовательский анализ данных (EDA), прежде чем формулировать решение AI / ML. Однако выполнение EDA для набора геопространственных данных может показаться сложной, а зачастую и сложной задачей, особенно если вам нужно перемещаться по обширным областям и многим уровням данных для..